Отслеживая применения искусственного интеллекта в
образовании, я обратил внимание на те возможности, которые позволяют создавать
учебно-методические продукты и инструменты нового типа. Известно, что технологии
компьютерного зрения позволяют не только обрабатывать, «оживлять», но и
создавать новые, несуществующие изображения и видео, речевые технологии
позволяют озвучить и переозвучить любую сущность, а подключение «большой
языковой модели» может дать этой сущности подобие интеллекта. Эти новые медиа-сущности
способны вступать с человеком в том числе и в образовательные взаимодействия.
Сотрудники Медиа-лаборатории Массачусетского
технологического института в своей недавней статье дали этому направлению в ИИ наименование:
генеративные медиа (см. Pat Pataranutaporn, Valdemar Danry, Joanne Leong,
Parinya Punpongsanon, Dan Novy, Pattie Maes & Misha Sra «AI-generated
characters for supporting personalized learning and well-being»/Nature Machine
Intelligence volume 3, pages1013–1022 (2021)
Ниже привожу наиболее важные выдержки из этой статьи
Персонажи,
созданные ИИ
1. Авторы
определяют персонажей, сгенерированных ИИ (AI-generated characters), как
цифровые представления человека, созданные алгоритмами машинного обучения,
которые выглядят, звучат и ведут себя реалистично, не обязательно будучи злонамеренными
(как дипфейки).
2. Чтобы
определить место таких персонажей среди других схожих объектов их характеризуют
по трем осям: реализм, интерактивность и
воплощение (рис. 1). Персонажи, созданные ИИ, благодаря их виртуальному
воплощению отличаются от физически воплощенных персонажей, таких как
гуманоидные роботы. По этим осям
персонажей, созданных ИИ, можно сравнивать с другими областями, такими как
роботы-гуманоиды, персонажи CGI/VFX в фильмах и 3D-персонажи в играх. В отличие
от персонажей, созданных вручную
(например, трехмерные (3D) или персонажи CGI/VFX - компьютерные
изображения/визуальные эффекты) они могут быть значительно более реалистичными.
ИИ-персонажи (будем называть их так)
обладают различной степенью интерактивности
Рис. 1.
3. Авторы
выделяют два подтипа ИИ-персонажа: 1)
пользователь становится сгенерированным ИИ персонажем с заменой лица и 2)
пользователь взаимодействует с сгенерированным ИИ персонажем, который находится
под контролем либо другого человека, либо ИИ- системы.
4. Первый
подтип позволяет человеку носить лицо сгенерированного персонажа, что может помочь пользователю представить себя
кем-то другим и мотивировать его к необходимым действиям, экспериментировать с идеями посредством
ролевых игр. Было показано, что виртуальное существование кем-то другим
повышает способность к объективному мышлению , укрепляет вовлеченность и уменьшает дискриминационные предубеждения.
5. Второй
подтип позволяет пользователям взаимодействовать с другими пользователями с ИИ-лицом
или с воплощеннымиИИ-системами.
Последние могут служить мотиваторами, изображая личностно значимого наставника,
советника или сторонника, демонстрируя их черты лица, голос и манеры.
6. Принципиальным
моментом является потенциально легкая доступность этих персонажей (в отличие от
роботов или персонажей, созданных вручную), а также их перестраиваемость с
одного сценария на другой.
7. Оба
подтипа персонажей ИИ могут быть доступны в различных формах (видео, 3D, аудио)
и через несколько устройств, таких как смартфоны, ноутбуки или гарнитуры дополненной
и виртуальной реальности, которые могут предоставить новые возможности для
взаимодействия
8. Для
целей образования в использовании ИИ-персонажей авторы выделяют следующие
направления
8.1. ИИ-персонажей можно
использовать для создания увлекательных учебных материалов для всех возрастов,
от предоставления контента в классе до взаимодействия с контентом в таких
местах, как музеи, исторические памятники или даже на природе. С помощью
современных алгоритмов можно оживить выдающихся исторических, современных или
вымышленных деятелей, чтобы познакомить учащихся с «живым» опытом ученых,
делающих свои открытия, исторических деятелей, рассказывающих о битвах, или
художников, обсуждающих свое вдохновение и процесс. От себя заметим
перспективность их использования для конструирования открытых онлайн-курсов
(МООК) (см. рис. 2)
Рис. 2
8.2. Персонажи, созданные
искусственным интеллектом, могут представляться в качестве виртуальных преподавателей.
Способ, которым учителя интегрируют технологию в свои планы уроков, играет
важную роль в мотивации наряду с психологическими процессами учащихся и
контекстуальными факторами, участвующими в обучении. Это было
продемонстрировано в начале 2020 года, когда профессор увидел всплеск
энтузиазма студентов после того, как провел свои онлайн-уроки в роли
аниме-персонажа. Такие возможности поддерживают множество новых сценариев
обучения.
8.3. Студенты, воплощающие
персонажей, созданных искусственным интеллектом. Например, студент может стать
Эйнштейном и попытаться изложить свою теорию относительности. Исследователи
продемонстрировали, что воплощение персонажа в виртуальной реальности может
положительно влиять на поведение и способности людей. См. также про ролевые
игры (рис. 3)
Рис. 3
8.4. Персонажи, созданные ИИ, как
ровесники. Помимо использования сгенерированных ИИ персонажей в качестве
инструкторов или ролевых игр студентов для более захватывающего обучения, авторы
предполагают использование сгенерированных персонажей в качестве сверстников в
группах поддержки обучения. Было показано, что социальные вознаграждения, такие
как похвала от других, способствуют большей мотивации у детей, улучшают
успеваемость и повышают самоэффективность . Аналогичным образом было показано,
что похвала от искусственных объектов, таких как роботы и виртуальные агенты,
повышает человеческую мотивацию и производительность решения задач.
9. Далее
идет описание предлагаемого авторами конвейера для «Создания ИИ персонажей из текста, аудио и видео». Конвейер
позволяет легко создавать реалистичный контент на основе реальных и вымышленных
гуманоидных персонажей с мимикой, голосом и движением. Он сочетает в себе
современные генеративные модели искусственного интеллекта, которые преобразуют
текст в аудио, аудио в видео и видео в видео, и может использоваться для создания
различных аудио- и видеовыходов на основе доступных данных. Используются
следующие модели:
91.1.VOCA 63 (анимация персонажей с
голосовым управлением),
9.2. FLAME 64 (лица, изученные с
помощью артикуляционной модели и выражений),
9.3. управляемая речью лицевая анимация,
9.4. и модель движения первого
порядка.
10. В
заключение авторы говорят о будущем, в котором генеративный ИИ станет
повсеместным в повседневной жизни как часть постоянно растущего ландшафта
взаимодействия человека и ИИ. Помимо сферы образования, эти технологии,
вероятно, будут использоваться для положительного воздействия во многих других
областях, включая развлечения, творчество и безопасность. Хотя современные
алгоритмы далеки от совершенства, они открывают новые творческие возможности не
только для художников и кинематографистов, но и производителей более скромного
учебного контента, поскольку не требуют бюджетов и сроков голливудского уровня.
Мы весьма впечатлены
этими возможностями для использования в задачах создания качественного,
мотивирующего обучение контента.
Комментариев нет:
Отправить комментарий